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      The validation of behavioral test based on mobile devices

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      https://www.riss.kr/link?id=A106310694

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      국문 초록 (Abstract)

      최근 많은 연구들이 모바일 환경에서 수행된 행동측정의 타당성을 검증하려는 시도가 있다. 이에 발맞추어 본 연구의 목적은 모바일 환경에서 수집된 행동 데이터(예, 반응시간과 오류율)가 행동 연구 영역에 적용가능한지 아닌지를 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 본 연구는 2-4음절 단어 및 비단어들로 구성된 자극목록을 만들고, 71명의 실험 참가자들에게 어휘판단 과제을 수행하도록 요구하였다. 이 과제는 스크린에 제시된 낱자열이 단어에 속한다면 ‘단어’ 버튼을 또는 제시된 낱자 열이 의미 없는 낱자 열에 속한다면 ‘비단어’ 버튼을 가급적이면 빠르고 정확하게 판단하여 버튼을 누르는 과제이다. 스마트폰과 타블렛 PC에서 실행된 이 과제를 통해 얻어진 반응시간과 오류율이 PC 환경에서 수집된 메가스터디 결과와 비교되었다. 그 결과 평균 반응시간은 두 환경 간에 비슷하였다. 그러나 모바일 환경에서 반응시간과 오류율의 분포는 메가스터디에서의 반응시간과 오류율의 분포와는 달랐다. 본 연구는 이 분포의 차이가 두 환경의 다른 반응 민감도에서 유발된 것으로 해석하였다. 이 해석을 기반으로 본 연구는 두 환경간의 차이를 좁힐 수 있는 방법을 논의에서 제안하였다.
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      최근 많은 연구들이 모바일 환경에서 수행된 행동측정의 타당성을 검증하려는 시도가 있다. 이에 발맞추어 본 연구의 목적은 모바일 환경에서 수집된 행동 데이터(예, 반응시간과 오류율)가...

      최근 많은 연구들이 모바일 환경에서 수행된 행동측정의 타당성을 검증하려는 시도가 있다. 이에 발맞추어 본 연구의 목적은 모바일 환경에서 수집된 행동 데이터(예, 반응시간과 오류율)가 행동 연구 영역에 적용가능한지 아닌지를 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 본 연구는 2-4음절 단어 및 비단어들로 구성된 자극목록을 만들고, 71명의 실험 참가자들에게 어휘판단 과제을 수행하도록 요구하였다. 이 과제는 스크린에 제시된 낱자열이 단어에 속한다면 ‘단어’ 버튼을 또는 제시된 낱자 열이 의미 없는 낱자 열에 속한다면 ‘비단어’ 버튼을 가급적이면 빠르고 정확하게 판단하여 버튼을 누르는 과제이다. 스마트폰과 타블렛 PC에서 실행된 이 과제를 통해 얻어진 반응시간과 오류율이 PC 환경에서 수집된 메가스터디 결과와 비교되었다. 그 결과 평균 반응시간은 두 환경 간에 비슷하였다. 그러나 모바일 환경에서 반응시간과 오류율의 분포는 메가스터디에서의 반응시간과 오류율의 분포와는 달랐다. 본 연구는 이 분포의 차이가 두 환경의 다른 반응 민감도에서 유발된 것으로 해석하였다. 이 해석을 기반으로 본 연구는 두 환경간의 차이를 좁힐 수 있는 방법을 논의에서 제안하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently, many studies have tried to test the validity of behavioral measurement that were conducted by the mobile environment. The purpose of current study is to investigate whether the behavioral data (e.g., response times and error rates) to be measured in the mobile environment (e.g. smartphone or tablet PC) can be applied in behavioral research area or not. To achieve this goal, this study made a stimulus list composed of two and four syllabic strings and asked 71 participants to conduct lexical decision tasks that required participants to press ‘word’ button when a presented strings on a screen were categorized in words or to press ‘nonword’ button when the presented strings were categorized in meaningless strings as quickly and accurately as possible. Response times and error rates that were obtained by smartphone and tablet PC were compared with those of megastudy made up of considerable trials. The result showed that mean response times was very similar between two environments, but the distribution of response times and error rates on the mobile environment was different from the distribution of response times and error rates on the megastudy. This study interpreted that the different distribution might be induced by the different response sensitivity of two environments. Accordingly, the present study suggested the way to narrow the gap between two environments in discussion.
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      Recently, many studies have tried to test the validity of behavioral measurement that were conducted by the mobile environment. The purpose of current study is to investigate whether the behavioral data (e.g., response times and error rates) to be mea...

      Recently, many studies have tried to test the validity of behavioral measurement that were conducted by the mobile environment. The purpose of current study is to investigate whether the behavioral data (e.g., response times and error rates) to be measured in the mobile environment (e.g. smartphone or tablet PC) can be applied in behavioral research area or not. To achieve this goal, this study made a stimulus list composed of two and four syllabic strings and asked 71 participants to conduct lexical decision tasks that required participants to press ‘word’ button when a presented strings on a screen were categorized in words or to press ‘nonword’ button when the presented strings were categorized in meaningless strings as quickly and accurately as possible. Response times and error rates that were obtained by smartphone and tablet PC were compared with those of megastudy made up of considerable trials. The result showed that mean response times was very similar between two environments, but the distribution of response times and error rates on the mobile environment was different from the distribution of response times and error rates on the megastudy. This study interpreted that the different distribution might be induced by the different response sensitivity of two environments. Accordingly, the present study suggested the way to narrow the gap between two environments in discussion.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introduction 2. Experiments 3. Results 4. Discussion
      • 1. Introduction 2. Experiments 3. Results 4. Discussion
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      참고문헌 (Reference)

      1 이광오, "한국어 심성어휘집 연구를 위한 어휘판단 데이터베이스" 한국인지및생물심리학회 29 (29): 395-410, 2017

      2 배성봉, "한국어 단어재인에서 한 글자 단어 열등 효과" 언어과학회 (77) : 109-125, 2016

      3 권유안, "시각적 단어재인과정에서 단어 빈도와 단어 길이효과의 발현 시점: 사건관련 뇌전위 연구 증거" 언어과학회 (69) : 43-62, 2014

      4 이정훈, "스마트폰기반 심리설문검사 및 신경심리검사의 개발과 타당화" 한국심리학회 31 (31): 941-960, 2012

      5 Balota, D. A., "Visual word recognition of single-syllable words" 133 (133): 283-316, 2004

      6 Kwon, Y., "The Role of orthographic syllable frequency in the syllable frequency effect: Evidence from Korean" 120 (120): 95-109, 2015

      7 Carreiras, M., "Syllable frequency and visual word recognition in Spanish" 32 (32): 766-780, 1993

      8 Raento, M., "Smartphones: An Emerging Tool for Social Scientists" 37 (37): 426-454, 2009

      9 Faurholt-Jepsen, M., "Smartphone data as objective measures of bipolar disorder symptoms" 217 (217): 124-127, 2014

      10 Dufau, S., "Smart Phone, Smart Science: How the Use of Smartphones Can Revolutionize Research in Cognitive Science" 6 (6): e24974-,

      1 이광오, "한국어 심성어휘집 연구를 위한 어휘판단 데이터베이스" 한국인지및생물심리학회 29 (29): 395-410, 2017

      2 배성봉, "한국어 단어재인에서 한 글자 단어 열등 효과" 언어과학회 (77) : 109-125, 2016

      3 권유안, "시각적 단어재인과정에서 단어 빈도와 단어 길이효과의 발현 시점: 사건관련 뇌전위 연구 증거" 언어과학회 (69) : 43-62, 2014

      4 이정훈, "스마트폰기반 심리설문검사 및 신경심리검사의 개발과 타당화" 한국심리학회 31 (31): 941-960, 2012

      5 Balota, D. A., "Visual word recognition of single-syllable words" 133 (133): 283-316, 2004

      6 Kwon, Y., "The Role of orthographic syllable frequency in the syllable frequency effect: Evidence from Korean" 120 (120): 95-109, 2015

      7 Carreiras, M., "Syllable frequency and visual word recognition in Spanish" 32 (32): 766-780, 1993

      8 Raento, M., "Smartphones: An Emerging Tool for Social Scientists" 37 (37): 426-454, 2009

      9 Faurholt-Jepsen, M., "Smartphone data as objective measures of bipolar disorder symptoms" 217 (217): 124-127, 2014

      10 Dufau, S., "Smart Phone, Smart Science: How the Use of Smartphones Can Revolutionize Research in Cognitive Science" 6 (6): e24974-,

      11 New, B., "Reexamining the word length effect in visual word recognition: New evidence from the English Lexicon Project" 13 (13): 45-52, 2006

      12 Stoet, G, "PsyToolkit - A software package for programming psychological experiments using Linux" 42 (42): 1096-1104, 2010

      13 Grainger, J., "Orthographic processing in visual word recognition : a multiple read-out model" 103 (103): 518-565, 2004

      14 Dennison, L., "Opportunities and Challenges for Smartphone Applications in Supporting Health Behavior Change: Qualitative Study" 15 (15): e86-, 2013

      15 Epstein, J., "From Eliza to Internet: a brief history of computerized assessment" 17 (17): 295-314, 2001

      16 Hino, Y., "Effects of polysemy in lexical decision and naming: An alternative to lexical access accounts" 22 (22): 1331-1356, 1996

      17 Balota, D. A., "Are lexical decisions a good measure of lexical access? The role of word frequency in the neglected decision stage" 10 (10): 340-357, 1984

      18 Lewis, J., "An Eye Tracking System For Smart Devices"

      19 Ly, K. H., "A fully automated conversational agent for promoting mental well-being: A pilot RCT using mixed methods" 10 : 39-46, 2017

      20 Ratcliff, R., "A diffusion model account of normal and impaired readers" 55 (55): 374-382, 2004

      21 Ministry of Science, Technology and Information, "2017 Internet Usage Survey" 2017

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      2016 0.81 0.81 0.8
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.8 0.8 0.858 0.18
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